사전 학습된 대규모 이미지 기반 AI 모델로, 추가 학습 없이 다양한 시각 작업에 적용 슈퍼브에이아이가 국내 최초 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’를 공개하며 AI 기술의 실용성과 확장성을 한 단계 끌어올렸다. 이번 모델은 단 90만 개의 데이터와 8개월의 개발 기간으로 글로벌 1위 수준의 성능을 구현해 업계의 이목을 끌고 있다. 제로는 사전 학습된 대규모 이미지 기반 AI 모델로, 추가 학습 없이도 다양한 시각 작업에 적용 가능한 것이 가장 큰 특징이다. 기존 텍스트 기반 LLM이 자연어 처리에서 역할을 해왔던 것처럼, 제로는 제조·물류·보안 등 산업 현장에서 이미지 인식과 분석을 수행하는 ‘비전 AI’로서의 역할을 맡는다. 슈퍼브에이아이는 이번 공개에서 AI 진입 장벽을 ‘제로’로 낮추겠다는 철학을 담아 네 가지 핵심 가치를 제시했다. 사전 준비 없이 바로 사용할 수 있는 ‘제로 학습’, 복잡한 설정이 필요 없는 ‘제로 복잡성’, 결과 확인까지 기다림이 없는 ‘제로 대기’, 다양한 환경에서도 일관된 성능을 제공하는 ‘제로 한계’가 그것이다. 이를 통해 기업은 데이터, 인력, 인프라 부족이라는 현실적 제약 없이 AI를 도입할 수 있게 됐다
실용적 AI 기술이 세계 수준에 도달할 수 있다는 가능성 보여줘 슈퍼브에이아이가 컴퓨터 비전 분야 세계 최대 학회 ‘CVPR 2025’에서 개최된 두 개의 국제 AI 챌린지에서 각각 2위와 4위를 기록하며 글로벌 기술 경쟁력을 입증했다. 이번 성과는 고도화한 인프라 없이도 산업 현장에서 활용 가능한 실용적 AI 기술이 세계 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례로 평가된다. 슈퍼브에이아이는 ‘개별 객체 탐지 챌린지’에서 2위, ‘파운데이션 퓨샷 객체 탐지 챌린지’에서 4위를 달성했다. 특히 개별 객체 탐지 부문 2위 수상으로 CVPR 공식 발표 기회를 얻으며, 자체 개발한 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’의 기술력을 글로벌 무대에서 직접 소개할 수 있었다. 개별 객체 탐지 챌린지는 제조·물류·헬스케어 등 산업 현장에서 특정 제품이나 부품을 식별해야 하는 ‘정밀 객체 인식’ 기술을 평가한다. 단순히 ‘모든 컵’을 찾아내는 것이 아니라, ‘특정 컵’을 구별해야 하는 수준 높은 인식 정밀도가 요구된다. 이번 챌린지는 특히 라벨링 없이도 탐지가 가능한 비지도 학습 기반 평가로 진행돼, AI 도입 초기 기업들의 부담을 줄일 수 있는 대안 기술로 주목받았
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